score.cpu().data 是什么意思
时间: 2023-06-14 11:06:46 浏览: 43
`score.cpu().data` 是 PyTorch 中一个常用的操作。这个操作将一个在 GPU 上的 tensor 转移到 CPU 上,并且将其变成一个 numpy array。
具体地说,`score` 是一个 PyTorch 的 tensor,它可能存储在 GPU 上,通过调用 `.cpu()` 方法可以将其转移到 CPU 上。然后,通过调用 `.data` 属性可以得到一个新的 tensor,它是一个 numpy array,其中存储了 `score` 的值。通常,我们使用 `.data` 属性来避免在计算图中保留梯度信息,因为这可以减少内存占用并提高代码的执行效率。
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解释代码def accuracy(y_pred, y_true): y_pred_cls = torch.argmax(nn.Softmax(dim=1)(y_pred), dim=1).data return accuracy_score(y_true.cpu().numpy(), y_pred_cls.cpu().numpy())
这段代码实现了一个计算分类任务准确率的函数。具体来说:
1. 输入参数:
- y_pred:模型的预测结果,是一个形状为(batch_size, n_classes)的张量,其中n_classes表示分类的类别数。
- y_true:真实的标签值,是一个形状为(batch_size,)的张量。
2. 首先通过torch.argmax函数找到每个样本预测结果中概率最大的类别,即将y_pred从(batch_size, n_classes)的张量转换为(batch_size,)的张量。
3. 然后使用nn.Softmax函数对y_pred进行softmax操作,将预测结果转换为概率分布。在这里使用dim=1表示对第二个维度进行softmax操作,即对每个样本的n_classes个类别分别进行softmax。
4. 最后使用sklearn库中的accuracy_score函数计算准确率。需要注意的是,y_true和y_pred_cls都需要先转换为numpy数组,并且在计算准确率前需要将它们转移到CPU上。
总之,这段代码实现了一个计算分类准确率的函数,它将模型的预测结果和真实标签值作为输入,并返回准确率。
修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)
修改后的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score
data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv", header=None)
data_ = np.array(data_).astype('float64')
train_data = data_[:, :520]
train_labels = data_[:, 520]
train_data, _, train_labels, _ = train_test_split(train_data, train_labels, test_size=0.33333)
train_data = torch.Tensor(train_data)
train_labels = torch.LongTensor(train_labels)
train_data = train_data.reshape(-1, 1, 20, 26)
start_epoch = 1
num_epoch = 1
BATCH_SIZE = 70
Ir = 0.001
classes = ('0', '1', '2', '3', '4', '5')
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
torch.backends.cudnn.benchmark = True
best_acc = 0.0
train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels)
test_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
```
请注意,我做了以下修改:
1. 移除了不需要的导入语句。
2. 修复了变量名拼写错误。
3. 移除了重复的代码行。
4. 修正了 `torch.utils.data.DataLoader` 的拼写错误。
5. 修正了数据集分割时的变量名错误。
请根据你的实际需求进一步调整代码。